基于变邻域搜索算法的应急车辆路径问题研究

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车辆路径问题不仅是常态物流与供应链优化决策的重点,在应急救援过程中对提高救援效率也有十分重要的意义。应急物流相对于常态物流具有很多特殊性,主要体现在应急物流有不确定性、时间紧迫性和弱经济性等特点。目前关于车辆路径问题的研究主要以基于确定性需求和欧式距离假设的组合优化模型,研究方向侧重于不同的约束条件,包括时间窗约束、多车场约束、多车型约束以及开放式路径约束等,也包括少量混合约束的扩展。求解算法则以启发式算法为主,通过操作算子各种变化来加快算法收敛的同时提高解的质量。在应急车辆路径问题方面,大量的研究集中于需求的不确定性,结合弱经济性特点将时间作为目标函数,对应急情境的模拟还有一定程度的欠缺。本文考虑了单一物资模糊需求下多救援中心到多受灾点的多车型车辆调度问题,每个受灾点都有一个最迟物资送达时间,且这个时间也不是固定不变的而是模糊的。在路径规划和优化的过程中,既要满足车辆自身的容量约束,又要尽可能满足受灾点的时间窗约束和车辆自身最长路径时间约束。文章首先介绍了应急车辆路径问题国内外研究背景和现状,按照模型约束的不同和求解算法的差异分类综述,然后基于假设和对实际情况的模拟建立了本文的应急救援下的车辆路径模型,时间窗约束通过罚函数形式在目标函数中体现,最后根据一定的规则构造初始解,并应用变邻域搜索算法进行求解,设计了一系列邻域和局部优化算子,通过算例实验验证了算法的有效性。
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